公开(公告)号：CN116681679A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310683187.9

申请日：2023-06-09

Applicant: 成都信息工程大学 ,  南充生物医药产业技术研究院

Inventor： 李孝杰 ,  费欣 ,  任红萍 ,  罗勇 ,  李芮 ,  杨智鹏 ,  吕建成 ,  吴锡

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06T7/90 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提出基于双分支特征融合注意的医学图像小目标分割方法，尤其涉及医学图像癌变区域和目标器官的分割，主要针对小目标分割精度不高的问题。构建的分割模型主要包括两个核心模块：双分支特征融合模块DFFM和反向注意上下文模块RACM，首先利用双分支特征编码器提取多分辨率特征，然后构建DFFM，聚合全局和局部上下文信息，实现特征间的信息互补，为精确分割小目标提供足够的指导。为了缓解医学图像边界模糊导致的分割精度下降，提出了反向注意上下文模块来增强特征的边缘纹理，本发明采用六个不同的数据集作为训练集，通过实验证明，本发明方法在参数更少，推理速度更快，模型复杂度更低的情况下，其分割精度比现有方法有更好的表现。

公开(公告)号：CN116013449B

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310273797.1

申请日：2023-03-21

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 彭静 ,  郑子建 ,  任红萍 ,  李孝杰 ,  吴锡

IPC: G16H10/20 ,  G16H30/00 ,  G16H50/30 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种融合临床信息与磁共振图像的心肌病预后辅助预测方法，所述方法首先采用Relief特征选择算法进行临床指标的筛选，然后将筛选出的临床指标与心脏MRI图像进行特征融合，构建预测神经网络模型MM‑Net包括两个独立的特征提取分支：临床特征分支和图像特征分支，分别进行临床指标和心脏MRI图像的特征提取，最后将两个分支分别提取的高维特征信息进行融合处理，输出最终的心脏MRI图像分类结果，辅助预测扩张型心肌病患者是否发生严重的预后事件。实验结果表明，本发明的辅助预测方法在引入临床指标后，辅助预测的各项指标均有提高，采用的特征层融合策略表现也有优异的表现。

公开(公告)号：CN116319818A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310297475.0

申请日：2023-03-24

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 任红萍 ,  任治羽 ,  李孝杰

IPC: H04L67/1074 ,  H04L41/14 ,  H04L41/147 ,  H04L67/10

Abstract: 本发明涉及一种面向智慧城市通信网络的资源分配优化系统，包括网络资源配置云平台和网络节点。网络资源配置云平台包括网络构建模块、特征获取模块、序列生成模块、属性集成模块和状态预测模块。网络资源配置云平台通过网络通信数据在不同时刻下的数据快照形成相应的网络通信子图序列；并根据对应通信结构网络分析得到各个网络节点的第一节点特征和第二节点特征；基于每个网络节点的第一节点特征和第二节点特征分析得到对应时刻下的通信结构网络的节点转移概率矩阵；基于转移节点集合和各个网络节点扩充后的第一节点特征分析得到对应网络节点的属性集以对转移概率预测模型进行训练，基于所述转移概率预测模型预测目标网络节点的节点重要度。

公开(公告)号：CN115468679A

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202211126087.8

申请日：2022-09-16

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 任红萍 ,  张浩 ,  张扬 ,  靳志恒 ,  任治羽 ,  李孝杰 ,  吴锡

IPC: G01K13/00 ,  G01M13/04 ,  G01M17/007 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于大数据和数字化工厂的产品检测方法，其包括：将目标机器产品的待测轴承部件划分为易测轴承区域和非易测轴承区域。通过目标机器产品在试车过程中激活的动作联动程序数量、实际载荷量、待测轴承部件的润滑油流量和转速生成第一多维试车特征序列。通过待测轴承部件的目标轴承区域在试车过程中的关联温度分布数据生成第二多维试车特征序列。利用第一多维试车特征序列、第二多维试车特征序列和目标轴承区域的温度特征序列建立目标轴承区域的温度预测模型，然后根据所述温度预测模型预测得到对应非易测轴承区域在预测试车子周期内的温度数据。

公开(公告)号：CN112748433A

公开(公告)日：2021-05-04

申请号：CN202011575185.0

申请日：2020-12-28

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 曾强宇 ,  任红萍 ,  王皓 ,  何建新 ,  周红根 ,  刘寅

IPC: G01S13/95 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明涉及一种天气雷达回波垂直结构超分辨率重建方法，该方法能够精细化重建天气雷达回波垂直结构，包括对天气雷达回波数据进行预处理，建立天气雷达低分辨率观测模型，将PPI数据和RHI数据分别输入到第一超分辨率重建模型和第二超分辨率重建模型种，利用同一仰角的相邻径向和相邻仰角的相邻径向的冗余信息进行重建，最后得到重建的高分辨率重建图像。本发明通过对RHI格式的雷达回波进行超分辨率重建，能够更加清楚的观测到灾害性天气过程演变的三维立体结构。